AI Agent 在 Web3 領域的新探索：從 Manus 到 MCP

近期，一款名爲 Manus 的全球首個通用 AI Agent 產品引發了廣泛關注。作爲一款具備獨立思考、規劃和執行復雜任務能力的 AI 工具，Manus 展現了前所未有的通用性和執行力，爲 AI Agent 的開發提供了新的思路與靈感。

AI Agent 作爲人工智能的重要分支，正逐步從理論走向實踐，並在各行各業展現出巨大潛力，Web3 行業也不例外。AI Agent 的核心組成包括大語言模型（LLM）、觀察感知機制、推理思考過程、行動執行以及記憶檢索等部分。

目前，AI Agent 的設計模式主要有兩條發展路線：一條側重於規劃能力，另一條側重於反思能力。其中，ReAct 模式是應用最廣泛的設計模式，其典型流程包括思考、行動和觀察三個步驟，形成一個循環迭代的過程。

根據智能體的數量，AI Agent 可分爲 Single Agent 和 Multi Agent。Single Agent 主要關注 LLM 與工具的配合，而 Multi Agent 則通過不同角色定位的 Agent 協作來完成復雜任務。

Model Context Protocol (MCP) 是 Anthropic 公司推出的開源協議，旨在解決 LLM 與外部數據源的連接和交互問題。MCP 提供了知識擴展、執行函數調用和預編寫提示詞模板三種能力，採用 Client-Server 架構，底層使用 JSON-RPC 協議。

在 Web3 行業中，盡管 AI Agent 相關項目的市值出現大幅下跌，但仍有一些項目保持活躍。這些項目主要分爲三類：以 Virtuals Protocol 爲代表的發射平台模式、以 ElizaOS 爲代表的 DAO 模式，以及以 Swarms 爲代表的商業公司模式。

從經濟模型角度看，目前只有發射平台模式能實現自給自足的經濟閉環。然而，這種模式也面臨着資產本身缺乏吸引力的問題，許多發射的 AI Agent 本質上仍是缺乏內在價值的 Meme。

MCP 的出現爲 Web3 的 AI Agent 帶來了新的探索方向。一種是將 MCP Server 部署到區塊鏈網路，解決單點問題並具備抗審查能力；另一種是賦予 MCP Server 與區塊鏈交互的功能，降低技術門檻。此外，還有基於以太坊構建 OpenMCP.Network 創作者激勵網路的方案。

盡管 MCP 與 Web3 的結合在理論上能爲 AI Agent 應用注入去中心化信任機制與經濟激勵，但目前的技術仍存在一些局限性，如零知識證明技術難以驗證 Agent 行爲真實性，以及去中心化網路的效率問題等。

AI 與 Web3 的融合是不可避免的趨勢。雖然目前還面臨諸多挑戰，但我們需要保持耐心和信心，持續探索這一領域的發展可能性。隨着技術的進步和更多創新應用的出現，AI Agent 在 Web3 生態中的應用前景將更加廣闊。